Как Яндекс создает динамические и интерактивные карточки объектов (Wizards) на основе интента пользователя и лучших веб-результатов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему статичности и недостаточной релевантности карточек объектов (Object Cards, аналог Knowledge Panel или Wizards/Колдунщиков) в поисковой выдаче. Проблема особенно актуальна, когда объект многогранен (принадлежит к нескольким Object Domains, например, является и актером, и писателем), а интент пользователя неоднозначен или специфичен. Изобретение улучшает пользовательский опыт, динамически адаптируя представление информации об объекте под конкретный интент (User-Search-Intent) непосредственно на SERP.

Что запатентовано

Запатентован набор методов для динамической генерации и адаптации SERP при объектных запросах. Суть изобретения включает четыре основных направления: (1) Определение интента пользователя и адаптация Object Card (изменение порядка или состава компонентов). (2) Внедрение интерактивных фильтров интента (User Actuators), позволяющих пользователю менять вид SERP. (3) Обогащение (Augmenting) компонентов карточки ссылками на Best-Matching Search Result из веб-поиска. (4) Показ связанных объектов (Linked Objects) из разных доменов.

Как это работает

Система анализирует запрос, определяет связанный объект (Search Object) и интент пользователя (явно или неявно). На основе интента выбираются релевантные компоненты (Object Components), например, «Биография», «Фильмография». Далее применяются различные стратегии:

• Компоненты упорядочиваются так, чтобы наиболее релевантный интенту был выше.
• Включаются только компоненты, соответствующие типу интента.
• Добавляются User Actuators (вкладки/фильтры), клик по которым меняет отображение SERP (например, скрывает нерелевантные блоки или подгружает данные).
• Компоненты дополняются ссылкой на наиболее релевантный результат из общего веб-поиска (Best-Matching Search Result).

Актуальность для SEO

Высокая. Динамическое формирование SERP, понимание интентов и развитие объектного поиска (Entity Search) являются ключевыми направлениями развития современных поисковых систем. Описанные механизмы, такие как фильтры интентов (вкладки в колдунщиках), адаптация блоков под запрос и интеграция с веб-результатами, активно используются в интерфейсах Яндекса.

Важность для SEO

Влияние на SEO значительно (8/10). Патент критически важен для Entity SEO и стратегий попадания в блоки быстрых ответов (Wizards). Он раскрывает механизмы, как Яндекс структурирует информацию о сущностях и определяет приоритетные источники в зависимости от интента. Это подчеркивает критическую важность достижения статуса Best-Matching Search Result для конкретного аспекта сущности, чтобы получить ссылку внутри карточки объекта.

Детальный разбор

Термины и определения

Augmented Search Object Component (Дополненный компонент объекта поиска)

Object Component, который был дополнен ссылкой на Best-Matching Search Result.

Best-Matching Search Result (Наиболее подходящий результат поиска)

Результат из набора Search Results Set (часто из общего веб-поиска), который наилучшим образом соответствует Object Component. Часто это топовый результат (top-matching result) веб-поиска.

Linked Object (Связанный объект)

Сущность, семантически связанная с основным Search Object в рамках определенного Object Domain (например, коллега, родственник).

Object Card (Карточка объекта)

Структурированный блок в SERP (Колдунщик/Wizard), содержащий информацию о Search Object. Состоит из Object Components.

Object Component (Компонент объекта поиска)

Блок информации в SERP, связанный с Search Object. Часто формируется на основе вертикального поиска (например, блок «Новости», «Фильмография»).

Object Domain (Домен объекта)

Категория или сфера деятельности, к которой принадлежит Search Object (например, «Актер», «Писатель»). Один объект может иметь несколько доменов.

Search Object (Объект поиска)

Сущность (Entity), к которой относится поисковый запрос.

User Actuator (Пользовательский активатор / Фильтр интента)

Интерактивный элемент интерфейса в SERP (например, вкладка, кнопка), связанный с Object Component. Его активация вызывает действие (Action), изменяющее вид SERP.

User-Search-Intent (Поисковый интент пользователя)

Намерение пользователя, стоящее за запросом (явное или неявное).

Ключевые утверждения (Анализ Claims и описанных методов)

Патент описывает несколько различных, но взаимосвязанных методов формирования SERP для объектного поиска, которые отражены в разных частях документа (Description/Figures и Claims).

Метод 1: Дополнение компонента лучшим веб-результатом (Claims 1-20, соответствует FIG. 12)

Это основной механизм, защищенный Claims 1-20. Он описывает процесс обогащения (Augmentation) структурированного блока ссылкой из веб-поиска.

1. Система получает запрос и генерирует набор результатов (Search Results Set).
2. Определяется Object Component (например, блок «Фильмография»), часто на основе вертикального поиска (Claim 2).
3. Определяется Best-Matching Search Result из набора результатов, ассоциированный с этим компонентом. Часто это топовый результат веб-поиска (Claim 3).
4. Object Component дополняется (Augmenting) ссылкой на этот лучший результат.
5. Генерируется SERP с дополненным компонентом.

Примечание: Claim 4 указывает, что дополнение может происходить не автоматически, а в ответ на действие пользователя.

Метод 2: Динамическое упорядочивание компонентов по интенту (Описано в FIG. 8)

Описывает адаптацию порядка блоков под интент.

1. Определяется User-Search-Intent.
2. Определяются несколько Object Components (например, «Биография» и «Фильмография»).
3. На основе интента определяется порядок отображения этих компонентов (релевантный интенту блок показывается выше).

Метод 3: Выборочное включение компонентов по интенту (Описано в FIG. 9)

Описывает фильтрацию блоков под интент.

1. Определяется User-Search-Intent и его тип.
2. Если интент относится к Первому Типу, в Object Card включается Первый Компонент. Если ко Второму Типу — Второй Компонент (другие могут быть исключены).

Метод 4: Интерактивные фильтры интентов (Описано в FIG. 10)

Описывает создание интерактивной SERP с вкладками.

1. Генерируются User Actuators (вкладки/фильтры), связанные с соответствующими компонентами.
2. Активация User Actuator пользователем выполняет Действие (Action) с компонентом (например, выделение, дополнение, удаление других компонентов, изменение порядка).

Метод 5: Связанные объекты из разных доменов (Описано в FIG. 11)

Описывает генерацию блока связанных сущностей с учетом многогранности объекта.

1. Определяются Первый и Второй Object Domains объекта (например, «Актер» и «Филантроп»).
2. Извлекаются связанные объекты (Linked Objects) из каждого из этих доменов.
3. Компилируется блок, включающий связанные объекты из разных сфер.

Где и как применяется

Изобретение применяется на поздних этапах формирования выдачи и тесно интегрировано с Графом Знаний и системой Колдунщиков (Wizards).

QUERY PROCESSING – Понимание Запросов
На этом этапе система идентифицирует Search Object (Entity) и определяет User-Search-Intent (явный или неявный). Это критично для выбора стратегии адаптации (Методы 2, 3).

RANKING – Ранжирование
Выполняется общий веб-поиск (Web Search Module) и вертикальные поиски (Vertical Search Module). Результаты веб-поиска используются для определения Best-Matching Search Result (Метод 1).

BLENDER – Метапоиск и Смешивание (Wizards/Object Cards)
Основной слой применения. Метапоиск и Модуль Объектов (Object Module) отвечают за сборку Object Card.

• Данные: Используются данные вертикальных поисков для Object Components и данные Графа Знаний (Базы Объектов) для определения доменов и связей (Метод 5).
• Логика: Blender определяет финальную структуру: порядок компонентов (Метод 2), их наличие (Метод 3), добавление User Actuators (Метод 4) и интеграцию ссылок из веб-поиска (Метод 1).

На что влияет

• Специфические запросы: Влияет преимущественно на запросы, связанные с сущностями (информационные и навигационные запросы о персоналиях, организациях, локациях и т.д.).
• Типы контента и Ниши: Критически важно для информационных ресурсов, энциклопедий, агрегаторов (кино, музыка) и официальных сайтов сущностей, которые конкурируют за статус Best-Matching Result и видимость в Object Cards.
• SERP Features: Напрямую определяет структуру, содержание и интерактивность Колдунщиков (Wizards).

Когда применяется

• Триггер активации: Когда система идентифицирует Search Object в запросе и имеет достаточно данных для формирования Object Card.
• Условия для динамической адаптации (Методы 2, 3, 4): Когда для объекта существует несколько Object Domains или интентов, и система может определить текущий интент или решает предоставить пользователю выбор.
• Условия для дополнения ссылкой (Метод 1): Когда существует высокорелевантный Best-Matching Search Result в общем поиске для конкретного Object Component.

Пошаговый алгоритм

Общий процесс генерации объектно-ориентированной SERP:

1. Получение запроса, Определение объекта и интента: Идентификация Search Object и User-Search-Intent.
2. Поиск и Ранжирование: Выполнение общего веб-поиска (для Best-Matching Results) и вертикальных поисков (для наполнения компонентов).
3. Извлечение данных об объекте: Из Графа Знаний извлекаются данные об объекте, доменах и связях.
4. Генерация и Выбор Компонентов: Формирование потенциальных Object Components (Биография, Новости и т.д.).
5. Принятие решения о структуре (Адаптация): На основе интента выбирается стратегия:
   • Определение порядка компонентов (Метод 2).
   • Выбор только релевантных компонентов (Метод 3).
   • Добавление User Actuators для интерактивности (Метод 4).
6. Обогащение (Аугментация) (Метод 1): Для выбранных компонентов идентифицируются Best-Matching Search Results, и ссылки на них встраиваются в компоненты.
7. Генерация связей (Метод 5): Формируется блок Linked Objects из разных доменов.
8. Компиляция и Отображение SERP: Сборка финальной Object Card и отображение пользователю.
9. Взаимодействие (Метод 4): Взаимодействие пользователя с User Actuators вызывает динамическое изменение SERP (локально или с дозапросом данных).

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Текст запроса (для определения объекта и интента). Контент веб-страниц (для ранжирования и определения Best-Matching Result). Данные из авторитетных источников (упомянуты Wikipedia, IMDb, КиноПоиск на FIG. 6) для наполнения Графа Знаний и компонентов.
• Поведенческие факторы: Используются для определения неявного интента. Упоминается анализ прошлых взаимодействий пользователей с SERP по похожим запросам. Также используется частота совместного поиска двух объектов для определения связи между ними (Linked Objects) и user interest weights (всплески интереса).
• Структурные факторы (Граф Знаний): Данные из Object Database, хранящей информацию об объектах, их доменах и связях. Также используются внешние графы (упоминается Wikidata graph).
• Данные вертикальных поисков: Результаты из вертикалей (Новости, Картинки, Видео, Музыка) для формирования Object Components.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не предоставляет формул, но описывает ключевые концепции и процедуры:

• Определение User-Search-Intent: Основано на анализе текста запроса, статистики по схожим запросам, истории пользователя и прошлых взаимодействиях с SERP.
• Определение Best-Matching Search Result: Основывается на ранжировании общего веб-поиска. Это результат с наивысшим рангом (top-matching result, Claim 3), релевантный теме конкретного Object Component.
• Определение Linked Objects (Linked Objects Determination Routine): Используется сложный набор эвристик и анализ свойств объектов (set of properties) для определения степени семантической связи (degree of certainty). Факторы включают: общие категории, совместное упоминание в запросах и на веб-ресурсах, ссылки в авторитетных источниках (Wikidata), родственные связи, общих подписчиков в соцсетях и т.д.
• Object Information Merging Routine: Процедура для объединения информации об одной сущности из разных источников (например, из Wikipedia и IMDb), включая идентификацию объекта по различным параметрам (имя, дата рождения).

Выводы

1. Интент определяет структуру Object Card: Карточки объектов (Wizards) в Яндексе не статичны. Их состав и порядок компонентов динамически адаптируются под предполагаемый интент пользователя (явно или неявно определенный).
2. Интеграция веб-результатов в Object Cards (Аугментация): Ключевой механизм — встраивание ссылок на лучшие результаты из основного веб-поиска (Best-Matching Search Result) непосредственно в компоненты карточки. Это связывает данные Графа Знаний с авторитетными веб-источниками.
3. Интерактивность SERP (User Actuators): Яндекс использует фильтры интента (вкладки), позволяющие пользователю динамически изменять выдачу (переупорядочивать, скрывать или дополнять компоненты) после ее загрузки, уточняя свой интент на лету.
4. Многогранность сущностей (Object Domains): Система распознает, что объект может принадлежать к нескольким доменам (например, Актер и Режиссер), и использует это для генерации разнообразных связанных объектов (Linked Objects) из разных сфер.
5. Критичность авторитетности по аспектам сущности: Чтобы попасть в Object Card через механизм аугментации, сайт должен быть признан лучшим ответом (Best-Matching) для конкретного компонента (например, лучшая биография).

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Стремление к статусу Best-Matching Result по аспектам сущности: Определите ключевые аспекты (Компоненты) ваших сущностей (например, для персоны: Биография, Новости, Карьера). Ваша стратегическая цель — добиться признания вашего сайта лучшим результатом в общем веб-поиске для каждого из этих аспектов, чтобы получить ссылку из Object Card (Метод 1).
• Комплексное покрытие интентов и доменов: Создавайте контент, покрывающий все Object Domains и связанные интенты сущности. Это увеличивает релевантность вашего сайта при динамическом упорядочивании (Метод 2), выборе компонентов (Метод 3) и использовании фильтров (Метод 4).
• Оптимизация под Граф Знаний (Entity SEO): Активно управляйте представлением сущности в авторитетных источниках, которые Яндекс использует для построения Графа Знаний (в патенте упомянуты Wikipedia, IMDb, КиноПоиск). Убедитесь, что связи с другими объектами и принадлежность к доменам четко указаны.
• Структурирование данных: Используйте микроразметку (Schema.org) для четкого обозначения сущностей, их свойств и связей. Это помогает системе извлекать данные для формирования Object Components.

Worst practices (это делать не надо)

• Создание общих страниц без глубины: Создание поверхностных страниц о сущности, которые не фокусируются на конкретных аспектах. Такой контент вряд ли будет выбран как Best-Matching Result для специализированного компонента.
• Игнорирование неоднозначности интента: Предположение, что у пользователей есть только один интент при поиске сущности. Система Яндекса разработана для обработки многогранности и динамической адаптации.
• Манипуляция связями: Попытки искусственно создать связи между несвязанными объектами. Патент описывает сложный набор эвристик (включая поведенческие сигналы, анализ свойств и внешние графы знаний) для верификации связей, что делает манипуляции сложными.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегию Яндекса на превращение SERP в интерактивную среду, адаптирующуюся к интенту пользователя. Он демонстрирует сложность инфраструктуры Колдунщиков (Wizards) и их глубокую интеграцию с веб-поиском и Графом Знаний. Для SEO это означает усиление тренда на Entity-First подход. Конкуренция смещается от борьбы за позицию в списке органических ссылок к борьбе за присутствие и авторитетность внутри структурных блоков (Object Cards).

Практические примеры

Сценарий 1: Аугментация компонента лучшей ссылкой (Метод 1)

1. Задача: Сайт о кино хочет получить ссылку из Колдунщика по запросу «Анджелина Джоли».
2. Действие SEO: Сайт максимально оптимизирует страницу «Анджелина Джоли — Фильмография», чтобы она стала ТОП-1 в органике по соответствующим запросам и была признана наиболее авторитетной.
3. Результат Яндекса: Яндекс определяет эту страницу как Best-Matching Search Result для компонента «Фильмография» и добавляет ссылку на сайт непосредственно в этот компонент в Object Card (как показано на FIG. 6, метка 648 в патенте).

Сценарий 2: Изменение порядка блоков по интенту (Метод 2)

1. Запрос 1: «Анджелина Джоли биография». Интент ясен.
2. Результат 1: В Object Card блок «Биография» показывается выше блока «Фильмография».
3. Запрос 2: «Анджелина Джоли фильмы». Интент ясен.
4. Результат 2: Блок «Фильмография» показывается выше блока «Биография».

Сценарий 3: Использование интерактивных фильтров (Метод 4)

1. Запрос: «Анджелина Джоли» (неоднозначный интент).
2. Действие системы: Яндекс показывает Object Card с вкладками (User Actuators): «Биография», «Фильмография», «Новости».
3. Взаимодействие: Пользователь кликает на вкладку «Фильмография».
4. Результат: SERP динамически изменяется: блоки «Биография» и «Новости» могут быть скрыты или перемещены вниз, а блок «Фильмография» разворачивается или дополняется новыми данными (как показано на FIG. 7 в патенте).

Вопросы и ответы